携程
智能客服质检1(MJ036323)
智能客服质检1(MJ036323)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公客户服务与支持
客户服务与支持
Badcase分析
指标监控
数据分析
用户体验优化
知识库维护
跨团队协作
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
携程AI质检岗，侧重模型迭代与体验优化，发展路径清晰，节奏规范。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.4万
比客户服务与支持中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 600 个在招 · 其中客户服务与支持 50 个
市场机会
选择面较广
上海 · 客户服务与支持 · 约 360 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI客服机器人的会话质量抽检与打分，输出周期性质检报告
深入分析Badcase根因，联动算法与产品团队推动模型优化闭环
搭建并维护AI知识库，持续优化标准答案与相似问法，保障智能客服独立解决率与用户满意度持续提升
最低要求
-3 年客服质检、客服运营、AI 训练师或数据标注管理等相关工作经验，有智能客服机器人质检经验者优先
熟悉客服业务流程与服务质量管理方法，服务意识强，对对话质量问题敏感
具备一定的数据分析能力，熟练使用 Excel（透视表、函数），能通过数据发现问题
文字功底扎实，能独立输出结构清晰的质检报告、知识库文档与优化方案
逻辑清晰，归纳总结能力强，能从大量零散 case 中提炼共性问题
沟通协调能力强，能与算法、产品、运营等多个团队高效协作
工作细致耐心，责任心强，能承受一定的重复性工作并保持质量标准
工作职责
负责 AI 客服机器人（在线文本/语音客服）会话质量的日常抽检与评估，按质检标准打分，输出日报/周报/月报
分析 badcase 根因（知识库缺失、意图未覆盖、模型理解偏差等），联动算法、产品、运营团队推动问题闭环优化
参与 AI 知识库的建设与维护：梳理高频问题、优化标准答案、补充相似问法，持续提升机器人独立解决率与满意度
建立并完善 AI 客服质检标准与评估体系，制定抽检规则、评分细则和分级处理机制
跟踪核心指标（独立解决率、转人工率、答案准确率、用户满意度等），用数据定位问题并提出改进建议
配合新业务/新功能上线，参与 AI 客服质检模型的测试验收与上线后效果跟踪
收集用户及人工客服反馈，反哺知识库迭代与模型训练优化
优先资格
有智能客服机器人质检经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度接触AI大模型与智能客服前沿应用，技术视野开阔
- 平台规模大，业务流程规范，利于沉淀标准化方法论
- 跨部门协作机会多，能快速提升项目管理与沟通协调能力
缺点 / 挑战
- 工作内容包含一定比例的重复性抽检与数据整理，需保持长时间专注
- 需频繁对接算法、产品等多方团队，协调成本较高
- 面对模型迭代压力，需快速适应业务变化
- 适合对AI应用落地感兴趣、具备较强数据敏感度与沟通协调能力，且能接受一定重复性工作的求职者
角色解读
- 可向AI训练师、智能客服产品经理或客服运营专家方向发展
- 积累行业Know-how后，可晋升为质检团队负责人或体验策略负责人
- 负责AI客服机器人的会话质量抽检与打分，输出周期性质检报告
- 深入分析Badcase根因，联动算法与产品团队推动模型优化闭环
- 搭建并维护AI知识库，持续优化标准答案与相似问法
- 熟练掌握客服质检流程与服务质量管理方法
- 具备扎实的数据分析能力，能运用Excel进行数据透视与趋势挖掘
- 拥有优秀的文案撰写与逻辑归纳能力，可独立输出结构化报告
申请策略
- 提前了解携程核心业务线及智能客服应用场景，准备1-2个针对Badcase分析的完整优化案例以备面试
- 突出过往客服质检或AI训练相关项目经验，量化独立解决率、满意度等核心指标的提升幅度
- 强调Excel数据分析能力及结构化报告输出案例
- 补充学习基础的自然语言处理(NLP)概念与大模型交互原理
- 强化SQL或Python基础数据处理技能，提升自动化分析效率
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化陈述案例
- 在标准制定上强调“业务目标导向+数据验证+灰度测试”
- 分歧处理上聚焦“用户视角优先+数据对比+联合复盘”
- 请分享一个你通过分析Badcase推动模型优化的完整案例
- 如何设计一套科学的AI客服质检评分标准？
- 面对算法团队认为“模型没问题”而质检发现“体验差”的分歧，你会如何处理？
- 复习客服质检核心指标定义与计算逻辑
- 准备1-2个跨部门推动落地的实际案例
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活60
使命价值65
薪资福利
70中等
职位未明确披露具体福利细节，但依托成熟企业架构，整体薪酬福利符合行业标准，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：1.0千–1.8万/月）
成长发展
80较高
岗位直接对接AI算法与产品团队，能深度参与智能客服模型迭代与知识库建设，技术栈贴近前沿应用，内部培养机制完善。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI客服、NLP、知识库构建、Badcase分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
岗位未明确提及弹性工时或加班政策，常规互联网节奏下可能面临一定数据整理压力，但整体工作环境规范。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
致力于提升智能客服体验与问题解决效率，间接改善用户出行服务感受，具有一定服务价值，但商业属性较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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